大只500招商: 它的边缘是什么?

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边缘计算就是让处理和分析更接近数据源或端点,另一家机器人制造商,大只500平台官网公司开发了一种两臂机器人,据称它可以用不到现有机器人所需时间一半的时间从架子上取货。机器仍在移动时,手臂上的摄像头可以找到所需的物品,从而可以更快地工作。大只500代理宣称应该在2020年上市。从而实现实时或近乎实时的洞察。这就是为什么物联网应用是一个完美的用例。例如,智能引擎或火车头需要对其运动(速度、方向和作为其他变量的正确方式)的实时洞察力。需要考虑多个变量的实时洞察需要处理、分析数据集并迅速采取行动,没有任何延迟。延迟可能取决于数千个具有不同容量、速度和多样性的数据生成芯片,这会使延迟变得更加困难。
 
边缘计算有助于降低传输成本、缩短延迟和改善用户体验。
 
与目前作为云计算解决方案的一部分的基于云的分析相比,收集、分析和反馈数据到这些设备的整个循环需要零延迟,以保证它们的平稳运行和没有任何故障。同样,一个基于人工智能的无人机/机器人需要像人类一样工作,而不需要在分析上浪费时间。这为新架构的需要奠定了基础。这个架构是否有空间用于当前版本的云计算?最肯定。
 
所有将在边缘处或实体本身(充当边缘)处处理的数据都需要进一步分析其健康状况、模式、趋势和改进方面。这可以用当前的云格式实现,因为它可以承受延迟,而不会对这些实体的即时功能产生任何直接影响。
 
第二个方面是存储如此大量的数据,其中并不是所有的数据都与存储相关。然而,大只500代理表示,由于4G网络的加速部署,大只500注册数据在此期间增长了76%,其中数据客户群增长了20.8%,ARPU增长了43%。在此期间,4G数据使用量增长了近20倍。 与数据源相乘的一小部分数据肯定比现在能够处理的要多。以目前的形式,云计算将再次成为处理此类需求的唯一载体。
 
我们多久能看到优势?嗯,它是成熟的用例,如物联网、协作应用程序、基于人工智能的场景,或简单的生态系统,以充分利用这样的架构。
 
Edge架构能够创造奇迹的另一个领域是直观/交互式客户体验、上下文感知服务和相关应用程序,这些应用程序将包含基于Edge的架构,从而具有“轻松”的决策能力。由于延迟、效率和成本问题,当前的服务模型肯定无法提供这些服务。随着数据/洞察力越来越接近端点,预期会出现可观的性能升级和效率。
 
现在的问题是,在采用边缘计算时,成本会成为驱动因素吗?是的,它将是一个驱动程序,因为有大量的数据在源和云之间来回移动。它肯定会减少,无论是在数量上还是在来回计数的数量上,或者两者都减少,从而开始节省带宽和存储容量,大只500代理旨在解决带宽和网络容量要求,最具成本效益的方法之一是将数据流量卸载到Wi-Fi,并将其作为金牌大只运营商接入网络的一部分,在公共场所与人口/人群流动融合在一起。更不用说在尝试使用当前模型来完成所有这些工作时所节省的时间/精力。
 
因此,什么是边缘呢?仅仅是技术吗?这将需要与流程、人员和服务转换一样多的体系结构更改。例如,在流程方面,它将需要将平稳操作所需的功能/洞察力与需要更改的概念化、创建、交付和服务的相关流程进行分离。
 
类似地,支持服务、技能、性能指标、层次结构和结构都需要进行更改以支持生态系统。此外,技能需求将从传统的基于SME的模型急剧转变为更多的基于交叉技能和自动化的设置。将需要人工干预,但将是有限的。同样的,也需要比目前在行业中更为普遍的第一、第二语言技能更密集的技能。
 
这条边是什么?体系结构需要修改,或者在某些情况下,需要完全更改以支持它。Edge本身可以充当另一个云,在某些情况下,本地处理将在半移动或固定设备上发生,这些设备将直接进入Edge。由于技术的进步和需求,这可能仅仅是实体或设备本身,或者是作为边缘网关的大量微数据中心。
 
它们的位置或标识将取决于应用程序的类型和性能,有时还取决于客户的位置和数量。在某些情况下,它可能只是渗透到普通的应用程序以及管理延迟问题。这可能还包括交互体验需求和连接设备生成大量数据,这些数据既需要温暖的洞察力,也需要冰冷的洞察力。
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